.png){kind=icon}
返回
Distributed Anti-Eavesdropping Fusion Estimation: A Linear Encryption-Decryption Scheme
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1002/rnc.70145.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文研究了分布式融合估计中的隐私保护问题。由于无线传输固有的脆弱性，恶意窃听可能导致未经授权访问从本地传感器传输到合法用户的数据，进而造成敏感信息潜在泄露。为降低此风险，提出了一种新的分布式融合估计器设计方法，通过线性加密机制实现隐私保护。在设计过程中，基于最小均方误差准则推导出最优融合估计器。通过策略性地设计加密参数，可确保合法用户的估计误差协方差矩阵保持有界，而窃听者的误差指标发散，从而有效降低窃听攻击风险。最后，通过轨迹跟踪仿真验证了所提出的分布式融合估计器的有效性。
Keyword:
distributed fusion estimation
eavesdropping attack
encryption-decryption scheme
privacy protection
期刊
IF:
3.2
论文数:
7.0K
被引数:
1.4W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏Distributed Fusion Estimation for Nonlinear Cyber-Physical Systems With Attacked Control Signals具有攻击控制信号的非线性信息物理系统的分布式融合估计
PREAI
分享收藏Optimal event-triggered transmission scheduling for privacy-preserving wireless state estimation
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容